Алготрейдинг

Интересная тема: алготорговля российскими акциями. Рассказывает Сергей Павлов из Красноярска на конференции смартлаба



https://vk.com/doc620047_451257942

Два года назад, прогнав в Метастоке тест по простейшему торговому алгоритму SWT-метода я решил, что торговый робот все-таки не помешает: А может все-таки построить робот?
Многие годы, проведенные в качестве разработчика различного рода электронной аппаратуры оставили после себя одно весьма полезное правило: хочешь сделать быстро и правильно — делай сам.
Современная жизнь с зажравшимися программистами, когда каждый малокомпетентный крючок мнит себя пупом земли и задирает ценник до небес, внесла в это правило еще одну редакционную правку. В окончательном варианте оно сейчас звучит так: хочешь сделать быстро, правильно и не слишком дорого — делай сам.
Разумеется это не относится к большим проектам. Там волей неволей приходится нанимать людей или использовать сторонних разработчиков в рамках аутсорсинга.

( Читать дальше )

Хочу перейти с TSLAB на TRADEMATIC. Если проблемы с данной платформой.

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (http://smart-lab.ru/blog/384110.php), за сентябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/418456.php). Несмотря на ударный для S&P 500 сентябрь — индекс вырос за этот месяц на 1.8% (при том, что в среднем в сентябре S&P 500 сливает) — модель закончила месяц в небольшом минусе. Вот веса предыдущего месяца и реализованные доходности торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.066 0.37
XLP 0.131 -1.19
XLE 0.000 9.11
XLF 0.164 4.79
XLV 0.073 0.99
XLI 0.089 4.08
XLB 0.000 2.99
XLK 0.000 0.90
XLU 0.169 -2.46
IYZ 0.000 -5.97
VNQ 0.000 -0.45
SHY 0.000 -0.17
TLT 0.145 -1.57
GLD 0.162 -3.55

Предыдущие веса были опубликованы 3-го сентября, соответственно доходности приведены за период с 5-го сентября до закрытия 29-го сентября.
Корреляция между весами и ретурнами сильно отрицательная — (-0.19). Модель «налегла» на защитные активы (XLP, XLU, TLT, GLD), которые показали за месяц плохие результаты, в то же время из топ-перформеров (XLE, XLF, XLI, XLB) были куплены только два (+на личном счете я удачно оставил с прошлого месяца небольшую позу в XLE, впрочем к делу и модели это отношения не имеет — XLE держать она не рекомендовала). Вследствие этого модель сильно отстала от своих бенчмарков (SPY & EQW — equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) в терминах ретурна и даже риска (максимальная просадка). Сравнение — на графике в начале: SPY — +1.84%, EQW — +0.56%, LQI — (-0.23)%. Просадки: SPY — 0.7%, EQW — 0.3%, LQI — 0.8%. В целом модель перформила в августе в рамках своего риск-ретурн профиля.

( Читать дальше )

Добрый вечер всем!
О ситуации в сберах две недели назад  что шортилок могут натянуть, так как есть некая гипотеза о росте на 100% при пробитии после боковиков исторических хаев  smart-lab.ru/blog/420813.php .
Неделей позже пост  smart-lab.ru/blog/422086.php 
Итак, что имеем на данный момент.
Для Сбер об-день закрыли в плюс, неделю в плюс по 192.33, но всего лишь на 0.02, но все же. Месяц закрыли тоже в плюс, причем в приличный, что дает шанс на дальнейший рост.
Для Сбер преф картина не такая однозначная. Он уже прилично вырос и апсайд до 172 у него не такой большой как у обычки.День, неделю и месяц он закрыл в минус, но так как Сбер обычка имеет прекрасные шансы продолжить рост, он может накуканить шортистов перехаем.
Картинки




( Читать дальше )

В этой статье поделюсь своим опытом создания и развертывания Production решения для алготрейдинга. Возможно вам это конечно никогда и не понадобится. Сама проблема родилась из соображений, вот есть у меня алгоритм на R/Python который показал результат, что мне с ним делать ?

Этот подход подходит тем кто создает свои модели и прототипы на языке R или Python, таким образом команда может быть разделена на тех кто проектирует модели (Data Scientist) и на тех кто пишет платформу для исполнения торговых сигналов (Программисты).

Я буду рассказывать с точки зрения своего опыта, опыта создания промышленного и масштабированного решения для алготрейдинга. Я вовсе не утверждаю на что другие подходы не имеют право на жизнь. 

Предположим что:

1. Вы обладаете некоторым опытом анализа данных на языке R или Python
2. У вас есть несколько стратегий использующие к примеру нейронные сети, машинное обучение или потоковый анализ новостей которые вы бы хотели внедрить в Production, предварительно вы протестировали ее на языке R/Python и построили прототип

( Читать дальше )

Ну вот и реализован типичный вариант торговли по тренду.с выжиманием движения досуха (или почти досуха).
Процент прибыльных сделок чуть больше 20, но средняя прибыльная сделка в 20 с лишним раз превышает среднюю убыточную. Т.е. множество ошибочных входов ликвидируется с минимальным убытком, а прибыльных входы по тренду держатся до достижения установленных целей.
Тест проведен в пипсах с фиксированным объемом. Цена одного пипса в пятом знаке 1 доллар.
Период тестирования с 24 апреля 2017 года по 24 сентября 2017 года.
Начало теста — начало роста по индикатору долгосрочного тренда, подтвержденному индикатором среднесрочного тренда.
Долгосрочный тренд все еще продолжается и перешел к фазе активного роста с целью на 1.3000. Поэтому робот коротких позиций в ближайшее время открывать не будет — запрет по фильтру долгосрочного тренда.


Пока еще незаданный вопрос:
  — А если бы тренда не было?
Ответ:
— Был бы убыток. Но по индикаторам тренд давно готовился и начался даже немного раньше.

День второй:
Осеннее равноденствие, необычайно яркое солнце сегодня было в горах, запах петрикора перед дождём прекрасен.
В студии как обычно, каждый занят своей аналитикой и трейдами. Как я люблю свою работу и всех лучиков Tengri!
Несмотря на понедельник, неплохо по скальпировала в узком диапазоне при малых объёмах. Но куража не было!? 
Советник отлично перестраивает уровни, котировочный стакан «Snake», действительно восхищает и самое главное у рынка память не короткая на фантомные уровни...) В общем, мысли ни о чём, но трейдинг был агрессивен.
Aiyaru Tengri, Трейдер команды «Powerful Traders».  
METHODS — VSA + ELLIOTTEWAVES + TECHNICAL ANALYSIS!
Trading terminal — «ATAS»
Advisor — «NAVIGATOR»
Trader — Aiyaru Tengri.
Date: 25/09/2017y.

– Привет! В предыдущий раз, ты рассказывал про дата-сервис, про отдельный слой доступа к данным. Расскажи теперь про сами сущности и репозитории. При помощь чего ты вытягиваешь данные из таблиц?

– Ок. Если необходимо сохранять сделки и статистику, или откуда-то брать исторические котировки для тестов, то неплохо использовать БД. Но, как с ней общаться? Есть несколько способов. В C#, есть например традиционный ADO.NET, но речь пойдёт не о нём. В прошлый раз мы отделили работу с БД от бизнес-логики, это уже очень здорово, но можно пойти дальше! Есть способ общаться с самой БД на достаточно абстрактном уровне, инкапсулируя детали формирования самих запросов. Такой способ лучше вписывается в концепцию объектно-ориентированного проектирования, и называется он ORM (object relation mapping).

– Хм, я что-то слышал про ORM. У меня сложилось неоднозначное ощущение, вроде, есть целое сообщество, кто против них (OrmHate), и считает это антипаттерном. Все эти дополнительные уровни абстракции, и вообще, они наверно дико тормозные?

( Читать дальше )